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固定收益研究 Page 1
证券研究报告—深度报告
固定收益
[Table_Title]
固定收益专题报告
2018年01月15日
[Table_BaseInfo] 一年沪深300与中债指数走势比较
市场数据
中债综合指数 114
中债长/中短期指数 111/116
银行间国债收益(10Y) 3.73
企业/公司/转债规模(千亿) 33.99/59.96/1.20
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证券分析师：董德志
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作者保证报告所采用的数据均来自合规渠道，
分析逻辑基于本人的职业理解，通过合理判断
并得出结论，力求客观、公正，结论不受任何
第三方的授意、影响，特此声明
专题报告
从高频数据到工业增加值，如何
做到“见微知著”
工业增加值同比数据是经济增长类数据中最为重要的指标之一，因此，我
们希望对其有更深入的了解。在长期判断工业增加值同比走势的基础上，我们
一般都会在短期对每个月的工业增加值同比数据进行预测，而本文就是从完善
工业增加值短期预测的角度出发，进一步增加其短期预测的准确性

由于工业增加值同比数据一般在每月14日或之后公布，因此，我们可以利
用这一时间差，整合14日之前公布的其它高频经济数据来预判工业增加值当月
的变化情况。虽然其它高频经济数据不能全面反映工业企业的生产活动，但我
们也可以据此做到见微知著，进而对工业增加值的变化有更精准的把握

在对高频数据进行筛选时，我们不仅需要考虑数据的代表性也需要考虑数
据的及时性，如果高频数据公布时间接近或晚于工业增加值同比数据公布时间，
即使该数据有较好的代表性，我们也不能将其纳入指标体系中

基于上述考虑，我们选择了六个同时具有代表性和及时性的高频数据，分
别是6大发电集团耗煤量、全国高炉开工率、十大城市商品房成交面积、大秦
铁路货运量、汽车产量以及挖掘机销量

自2011年以来，6个高频数据同比与工业增加值同比变化方向一致的月份
数占比均达到了50%左右。各个高频数据与工业增加值之间较高的同步性也为
通过高频数据来预测工业增加值的变动提供了基础

从单一高频数据来看，尽管高频数据的公布时间早于工业增加值同比的公
布时间，且高频数据与工业增加值的变化也存在较高的同步性，但是利用单一
高频数据来判断工业增加值的变化在准确性和全面性上还是略显不足。因此，
本文结合6个高频数据的同时变化来对当期工业增加值的变化进行预判，从结
果来看，自2011年以来，判断结果相符、中性和相悖的月份数分别为34、29
和19个

具体来看，利用高频数据短期预判工业增加值变化的失败率约为23%，且
失败情况集中在季月，在19次判断失败月份中，季月的个数为13个，占比达
到了68%，而季月中又以9月最为集中，判断失败数为6个。另外，随着高频
数据在每个月变化的一致性逐步增加，利用高频数据短期预判工业增加值变化
的准确性也出现了明显提升

在短期预判12月的工业增加值同比方面，考虑到当高频数据上升和下降的
个数相等时，工业增加值保持不变或小幅变动的概率较大，因此在模拟预测的
基础上，我们认为2017年12月的工业增加值同比维持6.1不变的概率较大

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0.5
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1.5
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沪深300中债综合指数
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内容目录
高频数据指标体系的建立 ........ 4
6大发电集团耗煤量 ........ 4
全国高炉开工率 ... 5
十大城市商品房成交面积 ........... 5
大秦铁路货运量 ... 5
汽车产量 ... 5
挖掘机销量 ........... 5
高频数据与工业增加值的同步变化情况 ........ 6
各个高频数据与工业增加值的同步性 ... 6
如何利用高频数据做到见微知著 ........ 8
综合扩散指数的建立 ....... 8
利用综合扩散指数短期判断工业增加值的胜率情况 ... 9
2017年12月工业增加值的短期预判 ..11
国信证券投资评级....... 13
分析师承诺....... 13
风险提示........... 13
证券投资咨询业务的说明 ...... 13
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图表目录
图1：财政收入与工业增加值同比走势图 ..... 4
图2：汽车产量与工业增加值同比增速走势图 ......... 6
图3：挖掘机销量与工业增加值同比增速走势图 ..... 6
图4：十大城市商品房成交量与工业增加值同比增速走势图 ......... 7
图5：6大发电集团耗煤量与工业增加值同比增速走势图.. 7
图6：大秦铁路货运量与工业增加值同比增速走势图 ......... 7
图7：全国高炉开工率与工业增加值同比增速走势图 ......... 7
图8：综合扩散指数与工业增加值同比走势图 ......... 9
表 1：各个高频数据每月的公布时间4
表 2：各个高频数据与工业增加值同比的同步性（2011年之后） .......... 6
表 3：三种判断情况的月份数统计 .... 9
表 4：高频数据上升或下降最大个数不同时的判断情况统计 ...... 10
表 5：利用高频数据短期判断IP同比的情况表 .... 10
表 6：各个高频数据在2017年12月表现. 12
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工业增加值同比数据是经济增长类数据中最为重要的指标之一，因此，我们希
望对其有更深入的了解。在长期判断工业增加值同比走势的基础上，我们一般
都会在短期对每个月的工业增加值同比数据进行预测，而本文就是从完善工业
增加值短期预测的角度出发，进一步增加其短期预测的准确性

由于工业增加值同比数据一般在每月14日或之后公布，因此，我们可以利用
这一时间差，整合14日之前公布的其它高频经济数据来预判工业增加值当月
的变化情况。虽然其它高频经济数据不能全面反映工业企业的生产活动，但我
们也可以据此做到见微知著，进而对工业增加值的变化有更精准的把握

高频数据指标体系的建立
在对高频数据进行筛选时，我们不仅需要考虑数据的代表性也需要考虑数据的
及时性，如果高频数据公布时间接近或晚于工业增加值同比数据公布时间，即
使该数据有较好的代表性，我们也不能将其纳入指标体系中。例如财政收入同
比与工业增加值同比走势基本一致，两者在2011年以来的相关系数达到了0.71，
虽然财政收入同比大多数时间均于工业增加值数据之前公布，但两者公布时间
间隔较短，留给市场反应的时间不足

图1：财政收入与工业增加值同比走势图
数据来源：WIND、国信证券经济研究所整理
基于上述考虑，我们选择了六个同时具有代表性和及时性的高频数据，分别是
6大发电集团耗煤量、全国高炉开工率、十大城市商品房成交面积、大秦铁路
货运量、汽车产量以及挖掘机销量

表 1：各个高频数据每月的公布时间
高频数据 数据频率（最晚公布时间）
6大发电集团耗煤量 日频
全国高炉开工率 周频
十大城市商品房成交面积 日频
大秦铁路货运量 月频（10日）
汽车产量 月频（12日）
挖掘机销量 月频（12日）
资料来源：国信证券经济研究所整理
6大发电集团耗煤量
发电量可以反映工业企业生产活动的活跃程度。目前，我国发电量以火电为主，
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7-1财政收入IP（右）
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